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　　當想到大數據時，首先躍入您腦海的是什么？大數據是一個描述超大型數據集的術語。通過對大數據進行分析可以摸索規(guī)律、趨勢以及人工交互的影響。在大多數企業(yè)中，結構化和非結構化數據量極為龐大，已經超過了企業(yè)當前的處理能力。

　　釋放工業(yè)數據的巨大潛力是許多公司的終極目標。大數據潛力無窮，可幫助公司改善運營并做出更快、更明智的決策。但我們應該從哪里入手呢？

　　數字化技術可以幫助您更快、更高效、以更低成本設計、制造、交付、支持和維護產品。通過整合以前無法訪問的數據流，增強實時可見性和運營分析，并利用更出色的信息產生可操作的洞見，您可以通過以下方式提高企業(yè)績效：減少計劃外停機時間；改善合規(guī)性和安全性；將供應鏈物流與客戶業(yè)務整合；優(yōu)化維護策略；增強情境感知；減少浪費；并提高整體設備有效性。

　　實現這些收益的關鍵是建立無縫和連續(xù)的工藝及生產數據流，將這些數據與精確的歷史運營信息相結合，然后通過背景分析轉化為對整個企業(yè)的全新洞見。此外，新的數字化工具可以對這些現有的數據存量進行再分析和轉化，并將其與運營數據合成。此過程可以產生更深入的洞見，幫助企業(yè)了解如何在資產和運營生命周期創(chuàng)造更多價值。

　　理清數據，發(fā)掘新洞見

　　數字化轉型可將最新的創(chuàng)新工具和流程與企業(yè)內部的專業(yè)知識相結合。因此不僅可以把新數據和現有數據相互關聯，還可以提供可操作的洞見和信息。然后企業(yè)可以根據這些新洞見采取行動，并建立閉環(huán)流程，推動持續(xù)的流程改進。這需要時間，并且通常需要采用各種不同的技術和流程，以不斷積累經驗和知識，最終實現持續(xù)的卓越運營。

　　舉例來說，菲律賓國家電網公司（NGCP）1用超過2.1萬公里的輸電線路為菲律賓的客戶提供安全可靠的電力。面對成本、資源和能源優(yōu)化壓力，NGCP不得不進一步投資于可操作的智能化。現代發(fā)電站平均擁有數以萬計的傳感器數據元素，企業(yè)需要通過適當的上下文環(huán)境來利用這些信息。

　　通過使用AVEVA劍維軟件的數據管理解決方案，NGCP將來自控制、監(jiān)測和業(yè)務系統的數據整合到了一個充分冗余的服務器架構中，即使發(fā)生意外停機時也可保護公司的數據。控制中心操作員現在可以訪問高保真的實時數據，從而改善決策支持，同時按照一個戰(zhàn)略計劃來升級、擴展和加強輸電業(yè)務。

　　數據收集、可視化和分析

　　如果您的團隊可以更快地收集、展示和分析數據，就能夠更快地采取有見地的行動，從而使您的業(yè)務和客戶受益。數字化轉型的總體戰(zhàn)略目標是基于信息和分析結果創(chuàng)建實時的運營控制環(huán)境，以準確高效地管理您的企業(yè)：

　　1. 利用實時運營信息了解實時發(fā)生的狀況，并實現對資產和業(yè)務生命周期的狀態(tài)管理。例如，專門顯示一個旋轉式設備（例如渦輪機）的振動頻率的儀表板可提供設備運行和狀態(tài)的實時信息。

　　2. 準確的歷史操作信息可幫助您了解過去的運行狀況，從而獲得有關設備操作行為的有用信息。通過運行趨勢、KPI和儀表板的顯示，您可以創(chuàng)建運行狀態(tài)的抽象視圖。例如，儀表板上的一個圖表會顯示渦輪機過去的振動頻率。可以將其與實時振動頻率進行比較，從而獲得關于設備長期運行趨勢的信息。

　　3. 預測性分析可用于預測場景建模。將實時和歷史數據相結合可幫助您的團隊評估設備運行狀態(tài)和行為的潛在結果，甚至可以解釋第三變量。然后，可以將確定性或非確定性的模型用于開環(huán)仿真和預測性分析。例如，結合渦輪機的當前維護狀態(tài)，您現在可以估算渦輪機在發(fā)生故障停機之前可以運行多長時間。

　　4. 處方式分析指出了優(yōu)化資產和運營生命周期所需的條件。通過學習要素和閉環(huán)算法可以創(chuàng)建并提供基于場景的指導說明，使您的團隊能夠調整企業(yè)價值鏈各個環(huán)節(jié)的計劃和排產調度。例如，利用一體化的供應鏈模型，可以使用基于情境的計算方法來優(yōu)化維護排產和績效，從而最大程度減少對業(yè)務運營的影響。

　　大數據的利用成為領先公司超越其競爭對手的重要策略。在大多數行業(yè)，成熟的大型企業(yè)和新企業(yè)都將利用數據驅動的策略來推動創(chuàng)新、參與競爭和獲取價值。

　　無需投入大量的前期投資就可以開啟您的數字化轉型之旅。麥肯錫公司（McKinsey & Company）表示，當企業(yè)將智能數據管理、云計算、高級分析和數字雙胞胎等技術作為其數字化戰(zhàn)略的一部分時，它們可以將營業(yè)利潤提高20%2。

　　了解大數據和數字化轉型的巨大利益并抓住這些獲益機會是持續(xù)流程改進計劃的一部分，需要通過基于技術的人員、流程和資產協作來完成。這個過程不會一蹴而就，而是隨著人員、流程和資產的數字化融合一步步完成，逐漸彌合運營技術和信息技術的鴻溝。

　　（作者：AVEVA劍維軟件研究與開發(fā)負責人Andrew McCloskey）